L’unione tra Reinforcement Learning e LLM consente di superare i limiti delle AI statiche, creando agenti capaci di apprendere dall’ambiente, pianificare azioni complesse e ottimizzare comportamenti in tempo reale. Tecniche come RLHF migliorano l’allineamento con preferenze umane, mentre l’ibridazione RL-LLM promette applicazioni in salute, finanza e automazione.
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